C++实现高斯滤波边缘检测算法详解

本文档主要介绍了在C++编程环境中实现的一种边缘检测算法，具体涉及到了两个关键函数：`CreatGauss` 和 `GaussianSmooth`。这些函数与图像处理中的高斯滤波技术紧密相关，常用于计算机视觉和图像分析应用中。 `CreatGauss` 函数的核心是生成一个二维高斯核（Gaussian Kernel），这是边缘检测算法中的重要组成部分。函数接收两个参数，`sigma` 表示高斯分布的标准差，决定了核函数的平滑程度。该函数首先计算了一个窗口大小（`*pnWidowSize`），这个窗口范围通常涵盖了高斯分布的大部分影响区域（[-3*sigma,3*sigma]）。接着，它创建一个新的双精度数组 `pdKernel` 来存储生成的高斯核元素。通过循环计算每个点与中心点（`nCenter`）的距离 `dDis`，并利用高斯分布公式（`exp(-(1/2)*dDis^2 / (sigma^2))/(sqrt(2*π)*sigma)`）计算对应的权重值 `dValue`。最后，将所有权重值累加到 `dSum`，然后归一化，确保核函数的所有元素之和为1，这是高斯核的标准要求。 `GaussianSmooth` 函数则用于对输入的灰度图像进行高斯滤波，通过应用生成的高斯核来平滑图像并减少噪声。它接收图像尺寸 `sz`、输入灰度图像指针 `pGray`、输出平滑后的结果图像指针 `pResult`，以及高斯标准差 `sigma`。函数内部首先调用 `CreatGauss` 函数获取高斯核，然后遍历图像的每一个像素，计算每个像素周围邻域内高斯核值的加权和（`dWeightSum`），并通过这个加权和来决定新像素的值，从而实现图像的平滑效果。 这段代码展示了如何在C++中实现基础的边缘检测算法，其中高斯滤波作为关键步骤，对于后续的边缘检测任务（如Sobel算子、Canny算法等）有着至关重要的作用。这对于开发图像处理软件或嵌入式系统中的图像分析功能具有实用价值。